1、安装Java运行环境（JRE）或Java开发工具包（JDK）。Hadoop是使用Java语言开发的，因此需要安装Java运行环境才能运行。配置Java环境变量。
2、sudouseradd-mhadoopsudopasswdhadoopsudoadduserhadoopsudo虚拟机：最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的hadoop用户进行登陆。
3、——使用docker拉取官方Ubuntu镜像，将单机安装好hadoop，然后做成image，再跑多个容器做集群。但有人建议不要把本地运行的容器转成镜像！——使用阿里hadoop镜像创建hadoop容器，分别创建三个节点master、slaveslave2。
1、在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
2、Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块，并将其存储在多个节点之内，以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O，性能通常取决于数据块的大小——如128MB。
3、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。HadoopYARN：提供任务调度和集群资源管理功能。HadoopHDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
1、如果是集群的话，我考虑需要流畅运行的话，2核4G配置是可以满足的。因为这个集群形式，用于适用于物联网、车联网、监控、安全风控、即时通讯、消息存储等行业场景，所以数据量是比较大的，所以配置太低了跑不动，会卡死的。
2、在阿里云官网租用一个服务器（学生服务有优惠：P），创建时公共镜像选择Ubuntu104，其他设置不变，创建好了以后需要安装各种相关软件才能搭建Hadoop的环境。可以使用PuTTY来远程管理我们的云服务器。
3、搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗搭建Spark伪分散式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读档案。完全分散式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分散式储存。Spark和Hadoop是完全两种丛集。
4、Linux系统实例、远程连接实例、部署环境等。旨在引导您一站式完成实例的创建、购买、远程登录和快速环境部署。云服务器ECS实例，有时候也被称为阿里云服务器、云服务器、云服务器ECS等。
5、进入你的阿里云服务器控制台，选择你的服务器实例，点击：更多——重置密码，设置你的云服务器登录密码点击远程连接。
1、在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的10GbE网卡。在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。
2、start-all.sh直接启动整个Hadoop集群服务关闭则直接将上述指令中的start换成stop即可。在整个Hadoop集群服务启动完成后，可以在各自机器上通过jps指令查看各节点的服务进程启动情况。集群启动成功。
3、并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
4、集群搭建形式Hadoop环境搭建分为三种形式：单机模式、伪分布式模式、完全分布模式单机模式——在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。
5、先决条件确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件。获取Hadoop软件包。安装安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。
6、一个基本的Hadoop集群中的节点主要有：Namenode负责协调集群中的数据存储，DataNode存储被拆分的数据块，Jobtracker协调数据计算任务，最后的节点类型是Secondarynamenode，帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。